Unregulated care providers’ engagement in palliative care to older clients and their families in the home setting: a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unregulated care providers (UCPs) are at the forefront of direct client care in the community. Their services are required to meet the demand for home-based palliative care from a growing older population, yet understanding of UCPs involvement in care is limited. The study aimed to identify the types and frequencies of tasks performed by UCPs in home-based palliative care to older clients (> 65 years) and their families and to describe UCPs' engagement in care, and barriers and facilitators to their work. METHODS: A mixed method approach was used comprising a quantitative retrospective chart review of UCPs' tasks (n = 66), qualitative content analysis of progress notes from clients' charts (n = 85), and thematic analyses of in-depth interviews with UCPs (n = 10). RESULTS: A thematic structure was derived from analyses and integration of data from the chart review and interviews. The themes reflect the physical, affective, and relational aspects of UCPs involvement in the care of clients and families at the end of life. The findings indicate that although a significant proportion (63%) of the 13, 558 UCP tasks identified were directed toward meeting clients' physical care needs, their presence in the home, made UCPs an important source of information on the client's condition; observing and appraising the situation. Further, the nature of their work and frequent interactions with clients and families also presented opportunities for UCPs to provide emotional support; a role UCPs felt was integral to their work. CONCLUSIONS: The study highlights the challenging nature of palliative care to older clients and their families whose needs are often complicated, situated within the unique environment of home care where supervision of UCPs is at a distance. Challenges and facilitators to UCPs' work in this context are discussed with recommendations to support UCPs in their roles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».